Подскажите в Statistica 10 реализован метод feature Selection. Я прикрепила скрин. в R есть библиотека Boruta
Я хочу понять по какому принципу работает этот метод. Как он выявляет какие из независимых переменных влияют на зависимую?
И почему бывают такие ситуации, когда
1. он считает что все переменные сильно связаны с зависимой
2. А также если взять в модель те переменные, которые метод выбрал, модель(не важно, нейронные сети, логистическая....................) может быть низкого качества в плане классификации. Ведь FS же показал переменные, что влияют.

Ознакомьтесь

Да, я хелп читала, но там просто описание метода, а не принцип работы

Тогда вот это

Комбинация этих ссылок - ответ не только на прозвучавшие вопросы, но и на могущие возникнуть.